Vom Beleg zum ERP-Datensatz
Automatisierte Dokumentenverarbeitung mit KI
Firmen nutzen OCR- und Template-Systeme zur automatisierten Erfassung von Belegen. Doch Probleme gibt es, wenn etwa Layouts variieren oder Angaben in falschen Feldern stehen. In das ERP-System integrierte KI-Modelle für die Dokumentenverarbeitung können Informationen aus eingehenden Belegen nicht nur erfassen, sondern im Kontext strukturieren und weiterverarbeiten. Das spart Zeit und trägt zur Datenqualität bei.
Bild: ©Gorodenkoff/istockphoto.comManuelle Datenerfassung gehört in vielen Betrieben nach wie vor zum Alltag. Eingehende Bestellungen oder Lieferscheine etwa werden geöffnet, geprüft und abgetippt - ein Prozess, der Zeit frisst und Konzentration fordert. Dabei schleichen sich Tippfehler ebenso wie doppelte Eingaben oder unvollständige Übertragungen ein. Andere Unternehmen nutzen bereits Dokumentenverarbeitungsanwendungen. Diese Systeme erkennen Texte und lesen definierte Felder aus. Solange sich das Layout nicht ändert, funktioniert das zuverlässig. Doch in der Realität sieht kaum ein Beleg aus wie der andere. Lieferanten nutzen eigene Formate, kombinieren Tabellen und Freitext oder verschieben Positionen im Dokument.
Bild: ©visualspace/istock.com
Bild: PSI Software SEVom Dokument ins ERP-System
KI-gestützte, ins ERP integrierte Systeme zur automatisierten Dokumentenverarbeitung können diese Lücke schließen. Denn entsprechende Anwendungen gehen über starre Layout- oder Template-Regeln hinaus und analysieren Belege inhaltlich. Anstatt nur zu erkennen, wo sich ein Feld befindet, versteht die KI, was es bedeutet - unabhängig von Format, Position oder Schreibweise. Damit wird die Erfassung eingehender Dokumente nicht nur automatisiert, sondern auch deutlich robuster gegenüber Abweichungen. PSIpenta/ERP kombiniert beispielsweise Technologien zur Sprachverarbeitung mit maschinellem Lernen. Das System erkennt Tabellen, Kopf- und Fußzeilen sowie Fließtexte und ordnet Informationen semantisch zu, also entsprechend ihrer Bedeutung. Die erkannten Informationen werden in strukturierte Datensätze transformiert und im JSON-Format an das ERP-System übergeben. Die KI identifiziert Muster und interpretiert Zusammenhänge. Sie erkennt z.B., dass eine Angabe wie 'verpackt zu 1.000 Stück' eine Mengeninformation ist, oder dass eine Bestellnummer in der Kopfzeile dieselbe Bedeutung hat wie in der Positionsliste.
Typische Use Cases
Bestellungen, Lieferscheine oder Gutschriften - viele Lieferanten nutzen hierfür unterschiedliche Strukturen. Fertigungsunternehmen müssen folglich mit vielen Dokumentenlayouts umgehen. Typische Anwendungsfälle in der Praxis sind etwa:
Standardisierte Bestellungen - Das System liest klar strukturierte Positionslisten automatisiert aus und ordnet die enthaltenen Werte den ERP-Bestellzeilen zu, z.B. Bestellnummer, Menge oder Nettopreis.
Abweichende Layouts - Wenn Formate variieren oder Informationen an anderer Stelle stehen, identifiziert das System Zusammenhänge und findet relevante Angaben kontextbasiert - etwa Lieferdaten oder Artikelnummern.
Freitext- oder Mischformate - Auch nicht-tabellarische Angaben erkennt das KI-basierte System. Formulierungen wie 'verpackt zu 1.000 Stück' oder 'nach Absprache geliefert' ordnet es automatisiert zu und macht es so nutzbar für Folgeprozesse.
Datenqualität und Skalierbarkeit
Durch diese Automatisierung entfällt ein Großteil der manuellen Eingaben. Neben der Zeitersparnis für Mitarbeitende sollte sich auch die Datenqualität erhöhen. Denn KI-Modelle können fehlende und widersprüchliche Angaben erkennen, Unstimmigkeiten markieren und die Fehlerquote senken. Von der Datenkonsistenz können nachgelagerte Prozesse profitieren: Einkauf, Disposition und Produktionsplanung greifen auf verlässliche Informationen zu, was Abläufe stabilisiert und Entscheidungen beschleunigt. Ein weiterer Effekt liegt in der Skalierbarkeit. Steigt das Belegvolumen, wächst das System mit. So kann ein belastbarer Prozess vom Dokumenteingang bis zur ERP-Buchung entstehen - automatisiert, nachvollziehbar und und individuell anpassbar.
Firmen nutzen OCR- und Template-Systeme zur automatisierten Erfassung von Belegen. Doch Probleme gibt es, wenn etwa Layouts variieren oder Angaben in falschen Feldern stehen. In das ERP-System integrierte KI-Modelle für die Dokumentenverarbeitung können Informationen aus eingehenden Belegen nicht nur erfassen, sondern im Kontext strukturieren und weiterverarbeiten. Das spart Zeit und trägt zur Datenqualität bei.
Bild: ©Gorodenkoff/istockphoto.comManuelle Datenerfassung gehört in vielen Betrieben nach wie vor zum Alltag. Eingehende Bestellungen oder Lieferscheine etwa werden geöffnet, geprüft und abgetippt - ein Prozess, der Zeit frisst und Konzentration fordert. Dabei schleichen sich Tippfehler ebenso wie doppelte Eingaben oder unvollständige Übertragungen ein. Andere Unternehmen nutzen bereits Dokumentenverarbeitungsanwendungen. Diese Systeme erkennen Texte und lesen definierte Felder aus. Solange sich das Layout nicht ändert, funktioniert das zuverlässig. Doch in der Realität sieht kaum ein Beleg aus wie der andere. Lieferanten nutzen eigene Formate, kombinieren Tabellen und Freitext oder verschieben Positionen im Dokument.Bild: ©visualspace/istock.com
PSI Software SE
Dieser Artikel erschien in IT&Production Wissen Kompakt ERP CRM 2025 - 12.12.25.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
